核心用法
trade-memory 是一个轻量级本地交易日志技能，通过 Python 脚本将已确认的交易信号追加写入 trades.jsonl 文件。用户或 Agent 只需提供标准化的 JSON 对象（包含交易对、方向、入场价、止损止盈、备注、来源及时间戳），即可实现零配置持久化存储。
显著优点
1. 零依赖架构：仅依赖系统预装的 python3，无需数据库或网络服务，适合离线环境
2. 原子化存储：每行独立 JSON 对象，天然支持流式读取与增量备份，兼容 jq 等工具链
3. 自动容错：自动创建目录与文件、自动生成 UTC 时间戳、严格的 JSON 校验机制
4. 双语指令适配：内置印尼语触发词识别（"simpan"、"catat"、"tambahkan"），覆盖东南亚用户场景
潜在缺点与局限性
- 无数据加密：日志以明文 JSONL 形式存储于本地文件系统，敏感策略存在泄露风险
- 无并发控制：多进程同时写入可能引发行级竞争（JSONL 非事务格式）
- 无远程同步：纯本地存储，跨设备迁移需手动复制文件
- 查询能力缺失：仅支持追加写入，无内置索引、筛选或聚合功能
适合人群
- 运行本地量化策略的独立交易员
- 需要离线审计日志的合规导向型用户
- 使用 OpenClaw 生态构建自动化交易管道的开发者
常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 数据完整性 | 异常终止可能导致最后一行 JSON 截断 |
| 权限配置 | 默认路径位于用户 home 目录，多用户系统需注意文件权限 |
| 输入注入 | 脚本通过 shell 传参接收 JSON，虽经 `json.loads` 校验，但极端 payload 仍需警惕 |
| 存储膨胀 | 高频交易场景下文件持续增长，需定期归档或轮转策略 |